2019-Aug-24

Senast uppdaterad06:00:00 AM GMT

Världens största modell av hjärnan

Skriv ut
Spaun-still
Världens största fungerande hjärnmodell använder ett digital öga och en kontroller-arm. 

En grupp neuroforskare och mjukvaruingenjörer vid University of Waterloo Computational Neuroscience Research Group (CNRG) har byggt världens största fungerande modell av den mänskliga hjärnan. Den simulerade hjärnan Spaun har ett digitalt öga som den använder för synintryck, och en robotarm som den använder för att rita sina svar.

–  Vi kunde successivt, och väldigt smidigt, öka komplexiteten hos modellen, säger Travis De Wolf, forskare på University of Waterloo i ett pressmeddelande.

Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) består av 2,5 miljoner simulerade neuroner, som gör det möjligt att utföra åtta olika uppgifter. Spaun har en 28 × 28 (784-pixel) digitalt öga, och en robotarm som kan skriva på papper. Forskarna visar upp en grupp av siffror och bokstäver som Spaun läser i minnet, och sedan fungerar en annan bokstav eller symbol som kommando som berättar för Spaun vad för funktion som ska utföras. Resultatet av uppgiften skrivs sedan av den simulerade armen. Med hjälp av armen utför hjärnan uppgifter såsom att kopiera en teckning, räkna, memorera samt återge sekvenser och flödesresonemang. 

Resultatet från denna forskning kan tillämpas på modellering av nya patientbehandlingar. Exempelvis kan effekterna av djup hjärnstimulering, det vill säga processen att infoga en tråd genom hjärnan för att skicka elektricitet för behandling av Parkinsons sjukdom, modelleras på detta sätt. Att ha en modell som Spaun kommer att bidra till mer djupgående och noggrann undersökning innan behandlingen av patienten påbörjas. Ett annat användningsområde är att utveckla neuroprotetik – bättre förståelse för motorns styrsystem och de utgående signalerna kommer att leda till bättre fungerande proteser.

 –  Programvaran vi använde tillät oss att enkelt lägga in en annan muskel/länk i takt med att vi fortskred, utan att förlora någon återgivning. Detta hjälpte till att hålla overhead låg, och tillät oss att fokusera på att utveckla kontrollsystemet.

Robotarmen, produktionssystemet, är det enda motorstyrningssystemet i modellen. Forskare använde en simulerings- och modelleringsplattform, för att skapa armen. Travis DeWolf, University of Waterloos forskare som byggde armen, förklarar framgången med den komplexa armmodellen som ett resultat av möjligheterna till symbolisk beräkningskraft och modellförenklingskapacitet. 

Travis De Wolf och teamet har lyckats bygga en 9-musklers, 3-länkad arm (axel, armbåge och handled), som bygger på den modell som presenteras i en artikel av Dr Kenji Tahara. Musklerna i armen byggdes baserat på Hill-muskelmodellen. Kontrollern modellerades i MATLAB® och MapleSims koppling till MATLAB® via en sömlös integration mellan de två systemen.

Det som övertygade Travis De Wolf och hans forskarteam om valet av verktyg var den symboliska beräkningskapaciteten. 

– I modelleringsverktyg vi tittat på var de underliggande ekvationerna helt enkelt inte tillgängliga för analys. Med MapleSim, hade vi tillgång till de symboliska ekvationerna som driver systemet, vilket innebar att vi kunde få mycket noggranna beskrivningar och göra en omfattande analys av modellen. Och ekvationerna förenklas automatiskt så att vi får en effektiv simulering. 

Ett av de problem Travis De Wolf stod inför i början av sin forskning var att avancerade modeller av den mänskliga armen inte fanns tillgängliga. Men empiriska studier med fokus på hjärnforskning innebär vanligen att en försöksperson utför olika uppgifter med sin arm. Därför var det viktigt att ha en simulerad armmodell för att testa precisionen hos hjärnmodellen.

 

Den här e-postadressen är skyddad från spamrobotar. Du måste tillåta Javascript för att visa e-postadressen

TwitterFacebookDigg